L'ordinateur apprend à voir
Avec l'outil web gratuit « Teachable Machine », les élèves voient en direct comment un ordinateur apprend à distinguer deux objets simples. Ils découvrent ainsi qu'une machine ne peut rien apprendre ni savoir sans l'aide de l'être humain : elle a besoin de nombreux exemples fournis par nous.
Description
Dans cette séquence pour le premier cycle, la classe apprend ensemble à un ordinateur à reconnaître deux catégories simples, par exemple « pouce vers le haut » et « pouce vers le bas ». L’enseignant·e mène l’expérience au projecteur, les enfants rassemblent les exemples, puis ils peuvent tester eux-mêmes si l’ordinateur reconnaît correctement les objets. Ils découvrent ainsi, par l’action, comment une machine apprend à partir d’exemples.
Qu’est-ce que Teachable Machine ?
Teachable Machine est un outil web gratuit de Google Experiments. Il permet d’entraîner un ordinateur à reconnaître des images, des sons ou des postures, sans connaissances en programmation. L’application fonctionne directement dans le navigateur, sans installation ni inscription. Le déroulement suit trois étapes simples. D’abord, on rassemble des exemples et on les charge dans le navigateur par webcam, par micro ou à partir de fichiers existants. Ensuite, l’intelligence artificielle entraîne le modèle en un seul clic. Enfin, on peut tester le résultat directement dans le navigateur ou l’exporter. Le fonctionnement de l’apprentissage automatique devient ainsi immédiatement concret pour les élèves.
Déroulement
Pour commencer, la classe discute en cercle de ce qui permet, par exemple, de distinguer une gomme d’un crayon de couleur. Ensuite, les enfants rassemblent ensemble des exemples pour deux catégories simples : la webcam filme les objets l’un après l’autre, ou l’enseignant·e télécharge des photos. Catégories possibles : « pouce levé » et « pouce baissé », « gomme » et « crayon de couleur » ou, pour un début en plein air, « cailloux » et « branches ». Puis la classe appuie sur le grand bouton de l’outil, et l’ordinateur « réfléchit ». Les enfants peuvent alors tester chacun à leur tour si l’ordinateur reconnaît correctement les objets. Pour terminer, la classe réfléchit ensemble à la question : pourquoi l’ordinateur le savait-il ?
Remarque didactique
Dans ce cycle, l’expérience vécue ensemble compte davantage que la profondeur technique. Les enfants comprennent que l’ordinateur ne sait rien tout seul : c’est nous, les humains, qui devons le « nourrir » avec beaucoup d’exemples pour qu’il apprenne. L’appareil est surtout manipulé par l’enseignant·e, tandis que les élèves jouent le rôle d’explorateurs et d’exploratrices.
Pistes de discussion
Pourquoi l’ordinateur savait-il quel objet nous lui montrions ? Et qu’aurions-nous dû faire pour qu’il le reconnaisse encore mieux ?
Matériel
Un ordinateur ou une tablette avec webcam, un projecteur pour la présentation en classe, ainsi que quelques objets simples pour les deux catégories choisies.
Remarque sur la protection des données
Selon Google, Teachable Machine traite les données d’entraînement localement dans le navigateur. Mais lors d’un export ou d’un enregistrement dans Google Drive, elles peuvent quitter l’appareil. Les visages, les voix ou les objets personnels sont donc délicats. Règle de base : n’entraîner l’outil qu’avec ce qui pourrait aussi être montré publiquement. Dans la mesure du possible, on utilise des objets neutres du quotidien plutôt que des visages. Avant d’utiliser la caméra ou le micro, on demande l’accord des élèves ou de leurs parents. La protection des données devient ainsi elle-même un sujet d’apprentissage.
Référence
Selon : Maxime Lammar, enseignant du primaire et collaborateur du projet pratique EduTransform au niveau primaire